免规则采集器列表算法(,应用服务提供者需要一些智能化的指导算法(一)_)

　　免规则采集器列表算法(,应用服务提供者需要一些智能化的指导算法(一)_)

　　互联网的迅猛发展将我们带入了信息社会和网络经济时代，对企业的发展和个人生活产生了深远的影响。基于互联网电子商务模式的虚拟企业不再需要像传统实体环境中的企业那样需要大量的实体投资，还可以与客户和供应商建立更直接的联系。以用户为中心的新兴互联网站点也可以抛开传统媒体的局限，以更丰富的方式将影响力传递给更多的潜在客户。在虚拟环境中，网络应用提供的商品或信息种类繁多，数量众多，用户很难通过电脑屏幕一目了然地找到想要的信息。因此，应用服务商需要一些智能的引导算法，根据用户的购买习惯等知识，推荐用户可能感兴趣的产品或信息，让用户轻松获得所需。而且从实践经验来看，用户的需求往往是模糊不清的，对某些商品或信息可能存在潜在的偏好。这时，如果服务提供者能够向用户推荐适合用户的业务水晶或信息，就有可能将用户的潜在需求变为现实并从中获利。在此背景下，推荐系统（MendationSystems）应运而生，根据用户的习惯、爱好等特征，推荐可能满足用户需求的对象。例如，以商品为推荐对象的电子商务个性化推荐系统、以新闻为推荐对象的社交新闻推荐系统等。推荐系统的实现方法有很多，但由于其面临的数据特征种类繁多，没有现有的基础推荐算法能够在多种环境下取得良好的效果。一种混合使用多种基本方法的推荐策略。推荐系统的实现方法有很多，但由于其面临的数据特征种类繁多，没有现有的基础推荐算法能够在多种环境下取得良好的效果。一种混合使用多种基本方法的推荐策略。推荐系统的实现方法有很多，但由于其面临的数据特征种类繁多，现有的基本推荐算法都无法在多种环境下取得良好的效果。一种混合使用多种基本方法的推荐策略。

　　本文研究了推荐系统的应用场景和主要实现算法，根据推荐系统的应用特点，提出了一种新的基础推荐算法。以基于关联规则算法的推荐系统为原型，研究如何通过秩相关（RankCorrelation）从根本上改变支持度的计算方法，以克服传统关联规则算法对数据必须是离散化。算法推荐系统的准确性。然后，基于本文算法和协同过滤等多种经典推荐算法，构建了一个*敏*感*词*、多算法的个性化推荐系统原型。最后，将该系统原型应用于推荐系统研究领域的经典数据集，对比了不同算法生成的推荐结果的准确性，表明该算法具有良好的实用性。关键词：关联规则，推荐算法，等级相关，协同过滤，workeconomyandinformationsociety，whichhadaprofoundimpactonenterprisesandpersonallives.Intemet-basede-paniesnolongerneedthephysicalconnectiontoitscustomersandsupplierslikeatraditionalcorporateentitiesdoes.Theemerginguser-centricIntemetsitesalsobreaklotsoflimitationsoftraditionalmediaandspreadtheirinfluencetoabroaderrangeofpotentialcustomers.provideishuge，makingtheusersunabletojustglancethroughthescreenandfindthedesiredinformation.Therefore，